MultiBox

what is SSD|Single Shot MultiBox Detector

文章摘选自多篇文章，仅用于学习，在此表示感谢，若有侵权请联系，感谢论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd省去了区域建议网络，直接使用不同尺度featuremap中的cell得到priodbox（和anchor类似），利用卷积可以直接得到box的回归和score而不需
Woooooooooooooo·2024-02-06 05:55

(44)[ECCV16] SSD: Single Shot MultiBox Detector

计划完成深度学习入门的126篇论文第四十四篇，Google的ChristianSzegedy及Umich，UNC等学者研究的一种新的目标检测方法，可以看做是和YOLOsingle-shot思想相似的方法。[github]Abstract提出了一种利用单个深度神经网络对图像中目标进行检测的方法。我们的方法名为SSD，它将边界框的输出空间离散为一组默认框，每个特征映射位置具有不同的纵横比和比例。在预测
gdtop818·2023-12-06 09:25

SSD: Single Shot MultiBox Detector

论文：《SSD:SingleShotMultiBoxDetector(2016)》原文：https://hey-yahei.cn/2018/08/06/SSD/#%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%BB%93%E6%9E%84网络结构与分析MobileNetsv1模型不同，分析框架我们先从整体入手。用预训练好的分类网络作为特征提取器（论文里使用的是VGG16）VGG16原模型如下图所示：由
csdnforyou·2023-12-06 09:50

论文笔记(SSD)-2016-SSD: Single Shot MultiBox Detector

论文笔记(SSD)-2016-SSD:SingleShotMultiBoxDetector论文：https://arxiv.org/abs/1512.02325源码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd目录论文笔记(SSD)-2016-SSD:SingleShotMultiBoxDetector1.Introduction2.RelatedWork3
clover_my·2023-12-06 09:49

详细介绍如何使用 SSD 进行实时物体检测：单次 MultiBox 探测器-含源码

介绍在实时对象检测中，主流范例传统上采用多步骤方法，包括边界框、像素或特征重采样以及高质量分类器应用的提议。虽然这种方法已经实现了高精度，但其计算需求往往阻碍了其对实时应用的适用性。然而，单次多框检测器(SSD)代表了基于深度学习的对象检测的突破性飞跃。SSD无需在边界框提议阶段进行像素或特征重采样，从而保持卓越的准确性，同时显着提高检测速度。相反，SSD使用特征图上的小型卷积滤波器直接预测对象类
TD程序员·2023-12-06 09:17

文献阅读 - SSD: Single Shot MultiBox Detector

SSD:SingleShotMultiBoxDetectorW.Liu,etal.,SSD:SingleShotMultiBoxDetector,ECCV(2016).摘要SSD（singleshotdetector）：将边界框（boundingboxes）的输出空间离散化为一组锚点框锚点框（anchors，defaultboxes，defaultboundingboxes）：位于各特征图（fea
K5niper·2023-11-09 02:16

SSD：Single Shot MultiBox Detector

arxiv:http://arxiv.org/abs/1512.02325paper:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd.pdfslides:http://www.cs.unc.edu/%7Ewliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdfgithub(Official):https://github.com/weiliu89/caff
嵌入式产品侠·2023-11-09 02:16

论文笔记：SSD: Single Shot MultiBox Detector

一、基本信息标题：SSD:SingleShotMultiBoxDetector时间：2016引用格式：Liu,Wei,etal.“Ssd:Singleshotmultiboxdetector.”Europeanconferenceoncomputervision.Springer,Cham,2016.二、研究背景相比FasterRCNN有明显的速度优势，相比YOLO又有明显的mAP优势（不过已经被
snoopy_21·2023-11-09 02:45

SSD：Single Shot MultiBox Detector（论文部分翻译+一些总结）

前言目标检测算法可以分为两大类，一类是FasterR-CNN这种的，先生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类与回归，这是将目标检测视为一种分类问题。一般这类算法的检测精度较高，但是检测速度有待提升，对于实时监测系统并不适用。另一类是YOLO这种整个检测过程由一个单一神经网络实现的，它将目标检测视为一种回归问题，检测速度虽然有所提升，但是检测精度不如第一类算法。尤其YOLO对于较小目标的检测并不友
头柱碳只狼·2023-11-09 02:45

SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文翻译

SSD：单镜头多盒检测器目录SSD：单镜头多盒检测器摘要一、介绍二、单触发探测器(SSD)2.1模型2.2培训三、实验结果3.1PASCALVOC20073.2模型分析3.3PASCALVOC20123.4COCO3.5初步的ILSVRC结果3.6针对小对象精度的数据增强3.7推理时间四、相关工作五、结论摘要我们提出了一种利用单一的深度神经网络来检测图像中的目标的方法。我们的方法名为SSD，它将不
~拾捌~·2023-11-09 02:45

SSD:Single Shot MultiBox Detector

论文：https://arxiv.org/abs/1512.023250摘要我们提出了一种使用单个深度神经网络进行图像中目标检测的方法。我们的方法名为SSD，将边界框的输出空间离散化为一组默认框，在每个特征图位置上获得了多种宽高比、尺度的检测框。在预测时，网络为每个默认框中的每个对象类别的存在可能性进行评分，并对检测框进行调整以更好地匹配目标形状。另外，网络使用不同分辨率的多个特征图的预测组合在一
cdknight_happy·2023-11-09 02:14

论文阅读：SSD: Single Shot MultiBox Detector

原文章地址：论文阅读：SSD:SingleShotMultiBoxDetectorPreface这是今年ECCV2016的一篇文章，是UNCChapelHill（北卡罗来纳大学教堂山分校）的WeiLiu大神的新作，论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd有几点更新：1.看到一篇blog对检测做了一个总结、收集，强烈推荐：ObjectDetect
Maybemust·2023-11-09 02:44

[目标检测]SSD：Single Shot MultiBox Detector

基于”Proposal+Classification”的ObjectDetection的方法，RCNN系列(R-CNN、SPPnet、FastR-CNN以及FasterR-CNN)取得了非常好的效果，因为这一类方法先预先回归一次边框，然后再进行骨干网络训练，所以精度要高，这类方法被称为twostage的方法。但也正是由于此，这类方法在速度方面还有待改进。由此，YOLO[8]应运而生，YOLO系列只
张博208·2023-11-09 02:44

（论文阅读18/100）SSD: Single Shot MultiBox Detector

文献阅读笔记简介题目SSD:SingleShotMultiBoxDetector作者WeiLiu,DragomirAnguelov,DumitruErhan,ChristianSzegedy,ScottReed,Cheng-YangFu,AlexanderC.Berg原文链接https://arxiv.org/pdf/1512.02325v2.pdf【精选】目标检测-＞SSD算法-CSDN博客关键
朽月初二·2023-11-09 02:43

目标检测中生成锚框函数详解

ratios=[1,2,0.5])锚框中心点的设置#为每个像素可以生成n+m-1个锚框，整个图像生成wh(n+m-1)defgenerate_anchors(data,sizes,ratios):#书上的名字是multibox_p
computer_vision_chen·2023-09-13 08:12

MultiBox-CVPR2014

文章:ScalableObjectDetectionusingDeepNeuralNetworks作者:DumitruErhan,ChristianSzegedy,AlexanderToshev,andDragomirAnguelov核心亮点(1)回归问题:将物体检测问题定义为输出多个boundingbox的回归问题.同时每个boundingbox会输出关于是否包含目标物体的置信度,使得模型更加紧
ZeroZone零域·2023-09-12 22:04

multibox_prior函数锚框生成部分个人理解

在最近自学李沐沐神的《动手学深度学习》中，一直在研究这个方法里的代码，属实是差点把我整崩溃了，在网上找了许多参考还是看的很崩溃，在近一周的折磨中找到了一个理解的方法，那就是设置自定义初始值去逐句分析，怕自己忘记，来发一个自己理解的笔记。importtorchheight,width=3,5sizes=[0.25,0.5,0.75]ratios=[1,2,0.5]num_sizes,num_rati
阿十六·2023-09-08 11:12

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（二十二）：单发多框检测（SSD）

“Singleshot”说明SSD算法属于one-stage（一段式）方法，“MultiBox”说明SSD是多框预测（多尺度锚框/特征图）。
郭老二·2023-09-07 13:58

《论文阅读18》 SSD: Single Shot MultiBox Detector

一、论文研究领域：2D目标检测论文：SSD:SingleShotMultiBoxDetectorECCV2016数据集论文链接论文github二、论文概要SSD网络是作者WeiLiu在ECCV2016上发表的论文。对于输入尺寸300x300的网络使用NvidiaTitanX在VOC2007测试集上达到74.3%mAP以及59FPS，对于512x512的网络，达到了76.9%mAP超越当时最强的Fa
Darren_pty·2023-08-21 05:10

SSD(Single Shot MultiBox Detector)笔记

前言本文用于记录学习SSD目标检测的过程，并且总结一些精华知识点。为什么要学习SSD，是因为SSD和YOLO一样，都是one-stage的经典构架，我们必须对其理解非常深刻才能举一反三设计出更加优秀的框架。SSD这个目标检测网络全称为SingleShotMultiBoxDetector，重点在MultBox上，这个思想很好地利用了多尺度的优势，全面提升了检测精度，之后的YOLOv2就借鉴了SSD这
OLDPAN·2023-08-03 19:27

SSD-pytorch 训练过程全记录

SSD-pytorch训练过程全记录文章目录SSD-pytorch训练过程全记录准备工作数据集处理训练过程train.py的修改训练错误1：loss为NAN训练错误2：inlayers/modules/multibox_loss.pyInline97
江米江米·2023-07-25 16:12

SSD：single shot multibox detector

总体：之前的主流的目标检测和识别都是深度学习模型结合区域和高性能分类器共同完成，虽然这种方法有较好的识别精度，但是整个模型需要很高的硬件资源且实时性不好。weiliu的SSD类似于YOLO基于回归的方法，但与之不同的是在其基础上加入了类似于fasterrcnn的anchor机制，这相当于在回归的基础上结合一部分区域建议的功能。SSD将输出一系列离散化的boundingboxes作为defaultb
cv老顽童·2023-04-18 14:47

SSD目标检测无脑快速配置过程python KERAS

SSD算法，其英文全名是SingleShotMultiBoxDetector，名字取得不错，Singleshot指明了SSD算法属于one-stage方法，MultiBox指明了SSD是多框预测。
lhm383·2023-01-26 10:00

单阶多层检测器SSD（Single Shot MultiBox Detector)的Pytorch实现

SSD(SingleShotMultiBoxDetector)算法借鉴了FasterRCNN与YOLO的思想，在一阶段网络的基础上使用了固定框进行区域生成，并利用了多层的特征信息，在速度与检测精度上都有了一定的提升。1.SSD算法流程SSD算法流程如上图，输入图像首先经过VGG的基础网络，在此之上又增加了几个卷积层，然后利用3×3的卷积核在6个大小与深浅不同的特征层上进行预测，得到候选框的分类与回
玉古路38号·2023-01-16 08:57

单阶多层检测器: SSD (Single Shot Multibox Detector)

目录SSD总览数据预处理光学变换几何变换网络架构基础VGG结构深度卷积层PriorBox与边框特征提取网络匹配与损失求解预选框与真实框的匹配定位损失的计算难样本挖掘类别损失计算SSD的改进算法SSD算法的限制DSSD:深浅层特征融合RSSD(RainbowSSD):彩虹式特征融合RefineDet:FasterRCNN与SSD的结合RFBNet(ReceptiveFieldBlockNet):多感
连理o·2023-01-16 08:26

论文阅读笔记（十六）：SSD: Single Shot MultiBox Detector

Wepresentamethodfordetectingobjectsinimagesusingasingledeepneuralnetwork.Ourapproach,namedSSD,discretizestheoutputspaceofboundingboxesintoasetofdefaultboxesoverdifferentaspectratiosandscalesperfeature
__Sunshine__·2023-01-16 08:25

CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(一：SSD:Single Shot MultiBox Detector 3.loss)

上一话CV+DeepLearning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(一：SSD:SingleShotMultiBoxDetector2.anchor)https://blog.csdn.net/XiaoyYidiaodiao/article/details/126418875?spm=1001.2014.3001.5502复现ObjectDetection，会复现的网络架
游客26024·2023-01-15 09:07

CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(一：SSD:Single Shot MultiBox Detector 4.推理Detect)

上一话CV+DeepLearning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(一：SSD:SingleShotMultiBoxDetector3.loss)https://blog.csdn.net/XiaoyYidiaodiao/article/details/127535159?spm=1001.2014.3001.5501复现ObjectDetection，会复现的网络架构有
游客26024·2023-01-15 09:07

python ssd目标检测_目标检测——SSD简介及代码注释（附github代码——已跑通）...

ssd.pytorchgithub.comPython2.7Pytorch：0.3.1或0.4.1注：该代码fork自https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch，该代码相比master分支，主要改动有：修改了原代码中发现的bug，如：multibox_loss
weixin_39923945·2023-01-14 18:13

【目标检测】SSD(Single Shot MultiBox Detector)的复现

文章目录SSDSSD源码解析0.从Git下载代码1.下载所需要的库2.数据集3.TrainingSSD4.Evaluation参考资料SSD背景这是一种singlestage的检测模型，相比于R-CNN系列模型上要简单许多。其精度可以与FasterR-CNN相匹敌，而速度达到了惊人的59FPS，速度上完爆FsterR-CNN。速度快的根本原因在于移除了regionproposals步骤以及后续的像
努力的袁·2022-12-29 17:13

深度学习：目标检测-RCNN学习笔记：SSD:Single Shot MultiBox Detector

之前一直想总结下SSD，奈何时间缘故一直没有整理，在我的认知当中，SSD是对FasterRCNNRPN这一独特步骤的延伸与整合。总而言之，在思考于RPN进行2-class分类的时候，能否借鉴YOLO并简化fasterrcnn在21分类同时整合fasterrcnn中anchorboxes实现multi-scale的思想而设计出了SSD，这篇blog关于SSD的细节方面整理的很好，以供参考。转自:ht
有些代码不应该被忘记·2022-12-23 13:27

SSD：Single Shot MultiBox Detector

论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.02325论文翻译链接：https://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/78854930本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和boundingbox的多目标检测算法。与fasterrcnn相比，该算法没有生成proposal的过程，这就极大提高了检测速度。针对不同大小的目标检测
曉_寧·2022-12-09 23:25

SSD:Single Shot MultiBox Detector(单点多尺度目标检测器)

一:目标检测的发展1、基于手工特征的目标检测2、基于深度学习的目标检测A、基于区域提名的目标检测B、基于端到端学习的目标检测二:SSD1、背景2、成果3、贡献5、论文摘要6、论文引言7、fasterRcnn介绍8、Yolo介绍9、SSD网络结构10、ssddefaultbox设计当宽高比=1时，会额外增加一组框。11、ssd匹配策略12、ssd损失函数13、ssd难例挖掘14、ssd数据增强15、
sc9876543210·2022-12-09 23:54

SSD(Single Shot MultiBox Detector)

一.概述本文讲解的是SSD算法，其英文全名是SingleShotMultiBoxDetector，名字取得不错，Singleshot指明了SSD算法属于one-stage方法，MultiBox指明了SSD
bestrivern·2022-12-09 23:51

ssd : Single Shot MultiBox Detector

作者：18届cyl日期：2021-08-08论文：《SingleShotMultiBoxDetector》期刊：ECCV一、主要问题1.SSD的检测结构(网络结构与简单的检测过程)2.SSD如何检测目标(具体的检测过程)3.SSD的训练过程二、背景1.目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型：(1)two-stage方法:以R-CNN系列框架为代表，其主要思路是先通过启发式
中南大学苹果实验室·2022-12-09 23:20

【目标检测】6、SSD：Single Shot MultiBox Detector

摘要本文提出了一种使用单一深度神经网络来进行目标检测的方法——SSD。将特征图上每个位置的b-box的输出离散化成了一系列不同尺度和纵横比的默认框。预测时，网络对每个默认的框的每个目标类别进行打分，并通过调整box来更好的适应目标的形状。此外，本网络通过结合多种分辨率的不同尺度的特征图来适应不同大小的目标。SSD算法比需要regionproposal过程的方法更简单，因为其完全消除了候选框的产生和
呆呆的猫·2022-12-09 23:20

目标检测之SSD：Single Shot MultiBox Detector

SingleShotMultiBoxDetector论文学习singleshot指的是SSD算法属于one-stage方法，MultiBox说明SSD是多框预测。
Diros1g·2022-12-09 23:49

[SSD: Single Shot MultiBox Detector]：开源项目a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection

学习翻译开源项目a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detectionpaper：SSD:SingleShotMultiBoxDetector如有错误，欢迎指正，感激不尽ObjectDetectionObjective建立一个可以检测并定位图片中特定对象的模型ConceptsSingle-ShotDetetion单发检测：早期的目标检测架构由两部分构成(1)一个用于对象定位的
Archer、·2022-12-08 16:45

SSD: Single Shot MultiBox Detector（SSD 论文翻译）

英文版论文原文：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdfSSD:SingleShotMultiBoxDetectorWeiLiu,DragomirAnguelov,DumitruErhan,ChristianSzegedy,ScottReed,Cheng-YangFu&AlexanderC.BergUNCChapelHillZooxIncGoogleIncUnive
菜菜菜菜菜菜菜·2022-12-08 16:45

SSD: Single Shot MultiBox Detector【单级多框预测】

摘要：我们提出了一种使用单个深度神经网络检测图像中的对象的方法。我们的方法名为SSD，将边界框的输出空间离散化为一组默认框，这些boundingboxes是在不同的层次（layers）上的featuremaps上生成的，并且有着不同的aspectratio（长宽比）。在预测时，计算出每一个defaultbox中的物体属于每个类别的可能性并计算出一个分数，同时对框进行微调以更好地匹配对象真实的形状。
zhenmtwx·2022-12-08 16:45

目标检测（一）—— SSD（single shot multibox detection）

笔记目录1Inference2基本结构与设计理念2.1defaultbox&featuremapcell2.2Model2.3设计理念2.3.1多尺度特征预测2.2.2采用卷积进行检测2.2.3Anchor2.2.4Loss2.2.4.1回归预测2.2.4.2类别预测2.2.4.3SSD在6个层级上进行回归3总结4SSD的Gluon实现4.1类别预测4.2边界框预测4.3合成多层的预测输出4.4减
爱弹ukulele的程序猿·2022-12-08 16:44

SSD: Single Shot MultiBox Detector(单步多框检测器)论文综述

SSD:SingleShotMultiBoxDetector(单步多框检测器)论文综述SSD算法是在YOLO的基础上改进的单阶段方法，通过融合多个featuremap上的BB，在提高速度的同时提高了检测的精度，性能超过了YOLO和Faster-rcnn（大目标条件）。单步算法，无需proposal,类似一个优化了的rpn网络。从每个fm(featuremap)上的每个像素点都输出一组不同大小、不同
蓝田生玉123·2022-12-08 16:44

目标检测：SSD-Single Shot MultiBox Detector

SSD，单发多框检测器，一种one-stage的目标检测算法。论文地址：http://arxiv.org/abs/1512.02325TensorFlow版：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow整体流程如下：【摘要】我们提出了一种使用单个深度神经网络检测图像中物体的方法。我们的方法，名为SSD，将边界框的输出空间离散化为一组根据不同长宽比和每个特征图
rainy0103·2022-12-08 16:44

【论文阅读笔记】SSD：Single Shot MultiBox Detector

地址：SSD：SingleShotMultiBoxDetector时间：2015年12月发布，2016年12月最终全文概括  SSD引入了FasterRCNN的anchor，使用多level的featuremap来进行分类和回归，从而增强多尺度的语义信息(SSD应用在不同尺度的feature上)。  在VOC2007test数据集上，SSD达到74.3%74.3\%74.3%的mAP及595959
时光机ﾟ·2022-12-08 16:14

计算机视觉之单发多框检测(Single Shot MultiBox Detector)模型《3》

有了前面两节的背景知识，我们来构造一个目标检测模型，就是来自WeiLiu大神之作的SSD了，有兴趣的可以查阅论文：SSD:SingleShotMultiBoxDetector计算机视觉之目标检测(objectdetection)《1》https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article/details/128062645计算机视觉之目标检测训练数据集（皮卡丘）
寅恪光潜·2022-12-08 16:43

SSD(Single Shot MultiBox Detector):ubuntu16安装及训练自己的数据集(VOC2007格式)过程记录

安装SSD#SSD代码clone到caffe-ssd文件夹下gitclone--recursivehttps://github.com/weiliu89/caffe.gitcaffe-ssdcdcaffe-ssd#选择ssd分支gitcheckoutssd编译caffe对于一个新的ubuntu系统，编译caffe需要安装相应依赖库，如果你成功编译过caffe和fasterrcnn，就不需要再安装，
10km·2022-12-05 12:20

【目标检测】SSD: Single Shot MultiBox Detector 模型fine-tune和网络架构

前言博主在上一篇中提到了两种可能的改进方法。其中方法1，扩充类似数据集，详见UdacitySelf-Driving目标检测数据集简介与使用，由于一些原因，并未对此数据集做过多探索，一次简单训练下，mAP为64%左右，这还需要进一步探索。而方法2，说的是fine-tune已经训练好的SSDmodel，最近没来得及进行调参，初次实验效果有限，先把过程和原理记录下来，免得忘了，然后还会说下SSD的网络架
苍穹sky·2022-12-03 08:02

SSD（single shot multibox detector）算法及Caffe代码详解

转载自AI之路的CSDN博客，原始链接地址：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72824889这篇博客主要介绍SSD算法，该算法是最近一年比较优秀的objectdetection算法，主要特点在于采用了特征融合。论文：SSDsingleshotmultiboxdetector论文链接：https://arxiv.org/abs/151
tommorrow12·2022-11-29 23:48

SSD(Single Shot MultiBox Detector):因为数据集中图像通道数不对导致的训练异常

今天在开始做SSD训练的时候，报了一个错误导致训练无法进行下去：OpenCVError:Assertionfailed((scn==3||scn==4)&&(depth==CV_8U||depth==CV_32F))incvtColor,file/build/opencv-SviWsf/opencv-2.4.9.1+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp,line39
浩瀚之水_csdn·2022-11-25 00:54

SSD 超详细入门（代码+原文）

网络架构组成1.1组成1.2预测1.3Multilayer1.4架构代码1.5各层输出二、SSD的创新细节2.1Multi-scalefeaturemapsfordetection（多尺度特征图用于检测）2.2MultiBox
湘粤Ian·2022-11-24 00:30
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